区间DP 学习笔记
前言:本人是个DP蒟蒻,一直以来都特别害怕DP,终于鼓起勇气做了几道DP题,发现也没想象中的那么难?(又要被DP大神吊打了呜呜呜。
-----------------------
首先,区间DP是什么?
区间DP是一种以区间长度为阶段的DP方法。这种DP的解法较为固定,一般都是先枚举区间长度,再枚举左端点,根据左端点+长度推出右端点,然后枚举中间的断点进行转移。
伪代码:
for (int len=;len<=n;len++)
for (int i=;i<=n-len+;i++)
{
int j=i+len-;
for (int k=i;k<j;k++) f[i][j]=max(f[i][j],f[i][k]+f[k+][j]);
ans=max(ans,f[i][j]);
}
一句题外话:最短路算法中的佛洛依德算法的本质就是区间DP。
--------------------------
区间DP有两种形式(还是需要选手自己转化的。
一.环型DP
1.石子合并
经典题目,每个OI初学者必做的一道题。
首先我们要解决的是环的问题。我们可以将长度扩大到原来的二倍,破换成链。这是一种非常重要的思想,以后做题会经常遇到。
然后我们考虑区间DP的问题。每个区间都是由子区间合并而来,代价是两个子区间之和。所以我们不妨枚举区间内的断点,看哪种合并方式能得到最优解。
所以不难得出状态转移方程:
$f1[i][j]=min(f1[i][j],f1[i][k]+f1[k+1][j])$
$f2[i][j]=max(f2[i][j],f2[i][k]+f2[k+1][j])$
初始化即为$f[i][i]=a[i]$。
Code:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f1[][],f2[][],s[][];
int a[],sum[],n,ans1,ans2;
void init()
{
cin>>n;
for (int i=;i<=n;i++){
cin>>a[i];
a[i+n]=a[i];
}
for (int i=;i<=n*;i++)
{
sum[i]=sum[i-]+a[i];
f2[i][i]=;f1[i][i]=;
}
}
void dp()
{
for (int l=;l<=n;l++)
for (int i=;i<=*n-l+;i++)
{
int j=i+l-;
f1[i][j]=0x7fffffff/;f2[i][j]=;
for (int k=i;k<j;k++)
{
f1[i][j]=min(f1[i][j],f1[i][k]+f1[k+][j]);
f2[i][j]=max(f2[i][j],f2[i][k]+f2[k+][j]);
}
f1[i][j]+=sum[j]-sum[i-];
f2[i][j]+=sum[j]-sum[i-];
}
ans1=0x7fffffff/;ans2=;
for (int i=;i<=n;i++) ans1=min(ans1,f1[i][i+n-]);
for (int i=;i<=n;i++) ans2=max(ans2,f2[i][i+n-]);
}
int main()
{
init();
dp();
cout<<ans1<<endl<<ans2<<endl;
return ;
}
这也是一道环型DP,而且细节蛮多的,有兴趣不妨可以到我的博客里看一看。链接已备好。
二.链型DP
有些题太过于直白导致一眼看出状态转移方程,这里就不写了。直接上一道比较有难度的题。
根据题中的提示,我们发现区间$[i,j]$的转移有两种情况:
1.直接顺着走下来。
2.走到某处折返。
又因为老张只能关他相邻的灯,所以我们得出状态转移方程:
$f[i][j][0]=min(f[i+1][j][0]+(pos[i+1]-pos[i])*(sum[n]-sum[j]+sum[i]),f[i+1][j][1]+(pos[j]-pos[i])*(sum[n]-sum[j]+sum[i]))$
$f[i][j][1]=min(f[i][j-1][1]+(pos[j]-pos[j-1])*(sum[i-1]+sum[n]-sum[j-1]),f[i][j-1][0]+(pos[j]-pos[i])*(sum[i-1]+sum[n]-sum[j-1]))$
其中前缀和要预处理,$0$表示在左端点,$1$表示在右端点。
Code:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=;
int f[maxn][maxn][],n,c,pos[maxn],w[maxn],sum[maxn];
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&c);
for (int i=;i<=n;i++)
for (int j=;j<=n;j++) f[i][j][]=f[i][j][]=0x3f3f3f3f;
for (int i=;i<=n;i++) scanf("%d%d",&pos[i],&w[i]),sum[i]=w[i]+sum[i-];
f[c][c][]=f[c][c][]=;
for (int len=;len<=n;len++)
for (int i=;i<=n-len+;i++)
{
int j=i+len-;
f[i][j][]=min(f[i+][j][]+(pos[i+]-pos[i])*(sum[n]-sum[j]+sum[i]),f[i+][j][]+(pos[j]-pos[i])*(sum[n]-sum[j]+sum[i]));
f[i][j][]=min(f[i][j-][]+(pos[j]-pos[j-])*(sum[i-]+sum[n]-sum[j-]),f[i][j-][]+(pos[j]-pos[i])*(sum[i-]+sum[n]-sum[j-]));
}
printf("%d",min(f[][n][],f[][n][]));
return ;
}
后记:其实DP题目量还是比较大的,而且NOIp必考,所以要花大功夫在这上面。
区间DP 学习笔记的更多相关文章
- 区间dp学习笔记
怎么办,膜你赛要挂惨了,下午我还在学区间\(dp\)! 不管怎么样,计划不能打乱\(4\)不\(4\).. 区间dp 模板 为啥我一开始就先弄模板呢?因为这东西看模板就能看懂... for(int i ...
- 数位DP学习笔记
数位DP学习笔记 什么是数位DP? 数位DP比较经典的题目是在数字Li和Ri之间求有多少个满足X性质的数,显然对于所有的题目都可以这样得到一些暴力的分数 我们称之为朴素算法: for(int i=l_ ...
- DP学习笔记
DP学习笔记 可是记下来有什么用呢?我又不会 笨蛋你以后就会了 完全背包问题 先理解初始的DP方程: void solve() { for(int i=0;i<;i++) for(int j=0 ...
- 树形DP 学习笔记
树形DP学习笔记 ps: 本文内容与蓝书一致 树的重心 概念: 一颗树中的一个节点其最大子树的节点树最小 解法:对与每个节点求他儿子的\(size\) ,上方子树的节点个数为\(n-size_u\) ...
- 斜率优化DP学习笔记
先摆上学习的文章: orzzz:斜率优化dp学习 Accept:斜率优化DP 感谢dalao们的讲解,还是十分清晰的 斜率优化$DP$的本质是,通过转移的一些性质,避免枚举地得到最优转移 经典题:HD ...
- 区间DP学习总结
这段时间学习了区间DP,所以试着把学到的东西稍作总结,以备不时之需. 学习区间DP首先要弄清区间DP是为了解决什么问题:一般的DP主要是特征是一次往往只操作一个数值或者存储可以不连续的物品的状态(比如 ...
- dp学习笔记(各种dp,比较杂)
HDU1176 中文题意不多解释了. 建一个二维dp数组,dp[ i ][ j ]表示第 i 秒落在 j 处一个馅饼.我们需要倒着DP,为什么呢,从 0秒,x=5处出发,假如沿数组正着往下走,终点到哪 ...
- 动态 DP 学习笔记
不得不承认,去年提高组 D2T3 对动态 DP 起到了良好的普及效果. 动态 DP 主要用于解决一类问题.这类问题一般原本都是较为简单的树上 DP 问题,但是被套上了丧心病狂的修改点权的操作.举个例子 ...
- [总结] 动态DP学习笔记
学习了一下动态DP 问题的来源: 给定一棵 \(n\) 个节点的树,点有点权,有 \(m\) 次修改单点点权的操作,回答每次操作之后的最大带权独立集大小. 首先一个显然的 \(O(nm)\) 的做法就 ...
随机推荐
- 线下---复习day04
目录 1 Django与Ajax 2分页器组件 3 forms组件 4cookie与session组件 5中间件组件 6Auth模块 作业: 1 Django与Ajax # 通过ajax向https: ...
- SpringBoot常用数据源配置
#mysql8.X url: jdbc:mysql://localhost:3306/yourdbname?serverTimezone=UTC&useSSL=false&allowP ...
- 用Helm部署Kubernetes应用,支持多环境部署与版本回滚
1 前言 Helm是优秀的基于Kubernetes的包管理器.利用Helm,可以快速安装常用的Kubernetes应用,可以针对同一个应用快速部署多套环境,还可以实现运维人员与开发人员的职责分离.现在 ...
- python 并发专题(一):并发基础相关概念,术语等
一.线程 1.概念 线程是程序执行流的最小执行单位,是行程中的实际运作单位. 进程是一个动态的过程,是一个活动的实体.简单来说,一个应用程序的运行就可以被看做是一个进程,而线程,是运行中的实际的任务执 ...
- 数据可视化之PowerQuery篇(十一)使用Power BI进行动态帕累托分析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体 ...
- Python之爬虫(十四) Scrapy框架的架构和原理
这一篇文章主要是为了对scrapy框架的工作流程以及各个组件功能的介绍 Scrapy目前已经可以很好的在python3上运行Scrapy使用了Twisted作为框架,Twisted有些特殊的地方是它是 ...
- bzoj3155Preprefix sum
bzoj3155Preprefix sum 题意: 询问一个数组前缀和数组的前缀和,支持单点修改. 题解: SSi=sigma(i,1,n)(n-i+1)*ai=(n+1)*Si-sigma(i,1, ...
- js 中 attachEvent 简示例
attachEvent绑定事件,函数的默认this指向为window,要解决问题可以通过call改变方法的指向! var div = document.getElementsByTagName('di ...
- cropper.js 二次开发:截图并下载图片
cropper.js 是一个基于jquery的图片截取库. 参考:https://blog.csdn.net/weixin_38023551/article/details/78792400 我的代码 ...
- Java集合框架1-- HashMap
HashMap的知识点可以说在面试中经常被问到,是Java中比较常见的一种数据结构.所以这一篇就通过源码来深入理解下HashMap. 1 HashMap的底层是如何实现的?(基于JDK8) 1.1 H ...